NBA球星数据与球队胜负因果关系分析——以勒布朗·詹姆斯为例

论文摘要

对于属性数据的分析是时下热点,对NBA球星勒布朗詹姆斯的比赛数据与骑士队胜负关系进行分析。选用其2014—2015、2015—2016赛季的数据作为训练集,构建了基于广义线性模型的Logistic回归、LASSO-Logistic模型、基于机器学习方法的随机森林模型和支持向量机对于数据进行分析,并通过不同方法对指标进行降维;利用构建的模型对骑士队2016—2017赛季的比赛胜负关系进行预测,四种方法的准确率均在70%以上,其中机器学习算法准确率略高。

论文目录

• 1 模型简介
•   1.1 Logistic回归
•   1.2 LASSO-Logistic回归
•   1.3 支持向量机
•   1.4 随机森林
• 2 样本描述性统计
• 3 模型估计与检验
•   3.1 模型估计
•   3.2 模型预测与对比
• 4 总结

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 金永容,操晓娟

关键词: 胜负关系,回归,随机森林模型,支持向量机

来源: 合肥师范学院学报 2019年03期

年度: 2019

分类: 社会科学Ⅱ辑,基础科学,信息科技

专业: 数学,体育,自动化技术

单位: 合肥师范学院数学与统计学院

分类号: TP181;O212.1;G841

页码: 29-31

总页数: 3

文件大小: 101K

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